ERROS E VIESEZ

DEFINIÇÃO

• Erros ou vieses nada mais são do que fatores que levam (induzem) o pesquisador a encontrar um resultado distorcido, diferente da realidade;

• Quando um viés ocorre o poder de uma associação entre causa e feito pode ser modificado, chegando algumas vezes a inverter o sentido desta associação.

CONCEITOS• População Externa: todos os

indivíduos para os quais se gostaria de generalizar os resultados de um estudo.

– Exemplo: adultos de 20 a 65 anos.

• População-alvo: grupo restrito de pessoas sobre o qual o estudo poderá fazer inferências.

– Exemplo: moradores adultos de Rio Grande.

CONCEITOS• População real: indivíduos elegíveis para entrar no

estudo. – Exemplo: dos moradores de RG, aqueles que seriam

captados pelo estudo.

• Amostra representativa: é uma amostra que se assemelha à população original sob todos os aspectos (principalmente sexo, idade, cor de pele, renda, etc.).

• O termo “representativa” significa que todos os indivíduos da população de onde saiu a amostra tinham a mesma chance de ser incluídos na amostra.

• A representatividade não tem a ver com o tamanho da amostra, a precisão da amostra é que depende do tamanho da mesma.

VALIDADE

• EXTERNA: possibilidade de se extrapolar os achados de uma pesquisa para a população externa ao estudo, como para outras cidades e países.

• INTERNA: capacidade de extrapolar o resultado de um estudo para toda população estudada. Quando um estudo tem validade interna, ele mediu realmente o que se propôs a medir.

ERROS

• ALEATÓRIO: também conhecido como erro não-diferencial ou erro causal. Este tipo de erro produz achados que são muito altos ou muito baixos em quantidades aproximadamente iguais;

• SISTEMÁTICO: erro que ocorre sempre (ou quase sempre), e que desvia o resultado sempre da mesma maneira. Este tipo de erro pode reverter uma associação ou dissolver a real associação entre um fator e o desfecho.

CEGAMENTO

• Artifício usado em pesquisa para evitar distorções que poderiam surgir devido principalmente aos aspectos comportamentais e psicológicos que envolvem pesquisas com humanos;

• A definição dos tipos de cegamento varia, o ideal é que o pesquisador informe o que realmente foi feito.

CEGAMENTOS• Não-cego: participantes e profissionais que

acompanham o estudo sabem a que grupo cada sujeito pertence.

• Uni-cego: quando o sujeito a ser analisado não sabe a que está sendo submetido. O pesquisador sabe quem recebeu o que, os sujeitos não.

• Duplo-cego: quando nem os sujeitos nem os pesquisadores que estão próximos deles sabem a que grupo cada um pertence.

• Triplo-cego: é quando os participantes, os médicos que lidam com eles e os pesquisadores que farão a análise dos dados não sabem a que grupo cada um pertence.

V I É S

• São sinônimos: vício, erro diferencial ou tendenciosidade;

• Fator que induz o pesquisador ao erro, produzindo desvios ou distorções;

• Torna-se um problema sério quando enfraquece uma associação verdadeira, produz associação espúria ou distorce a direção aparente de uma associação entre variáveis;

• Os autores da epidemiologia foram classificando estes erros na medida em que eles surgiam em sua prática de pesquisa.

VIESES

• Viés de Seleção

– A escolha dos sujeitos que pertencerão ao estudo pode levar a conclusões que não se aplicam à toda população. A alocação dos sujeitos para os diferentes grupos de um estudo também pode resultar num viés.

– Ex.: um entrevistador precisa escolher casas para realizar entrevistas, e tende a bater nas casas de melhor aparência. Essa amostra não representará a população do local, já que nem todos terão a mesma chance de entrar na amostra.

VIESES• Viés de medição ou de aferição

– É introduzido por falhas mecânicas ou humanas, levando a erros sistemáticos ou aleatórios.

– Ex.: num trabalho de campo algumas balanças não estão aferidas.

• Viés de recordatório ou de memória – Quando ocorre um evento marcante como uma

doença grave, esta pessoa pode refletir mais sobre os fatores envolvidos na determinação da doença.

– Ex.: mães que tiveram filhos anormais tendem a pensar mais sobre sua gestação e provavelmente se lembrem mais de infecções, medicamentos ou lesões.

VIESES• Viés do entrevistador/pesquisador

– a maneira com que o pesquisador ou entrevistador conduz a pesquisa pode exercer influência sobre a resposta obtida.

– Ex.: um pesquisador quer provar que mulheres brancas apresentam menos déficit cognitivo do que as negras, e ao aplicar os testes nas brancas fala mais pausadamente.

• Viés de Berkson ou de hospitalização – Pacientes com uma determinada característica podem

ser examinados ou hospitalizados mais freqüentemente do que pacientes sem esta característica.

– Ex.: mulheres que tomam AO são mais diagnosticadas com ca de colo de útero.

VIESES• Viés de seguimento (follow-up bias)

– Em um estudo longitudinal as perdas podem ocorrer de forma desigual entre 2 ou mais grupos estudados, distorcendo as associações encontradas.

• Viés do não respondente (non respondent bias)

– As pessoas que não respondem a um questionário, a princípio são diferentes daquelas que responderam.

– Ex.: em uma pesquisa sobre tabagismo e fatores associados para doenças crônicas, é enviado por correio um questionário, e a taxa de não respondentes é bem maior entre os fumantes do que entre os não-fumantes.

VIESES• Viés do trabalhador sadio ou auto-seleção (membership bias)

– Sujeitos com determinada característica podem ter maior probabilidade de entrar em um estudo.

– Ex.: num estudo de saúde ocupacional numa indústria descobre-se que os empregados têm menor morbi-mortalidade do que a população em geral. (para estar empregado e ativo é preciso estar relativamente saudável)

• Viés de sobrevivência ou incidência/prevalência– É quando a doença ou o fator estudado tem características

diferentes entre os grupos de estudo, podendo levar a associações distorcidas.

– Ex.: num estudo de AIDS, a prevalência de doentes entre os pobres é maior, no entanto o tempo de sobrevivência dos ricos é maior. Como os ricos ficam mais tempo vivos, parece que existem mais ricos doentes do que pobres.

Causalidade Reversa

• Acontece quando não é possível estabelecer o que surgiu antes – causa ou efeito.

• Quando a exposição pode mudar como resultado da doença, e não se sabe o que veio antes, o “fator de risco” ou o desfecho. – Exemplos: associações entre obesidade e

exercício físico, calvície e uso de chapéu, etc.;

• Pode ocorrer em estudos transversais e de casos e controles.

Causalidade Reversa

O QUE FAZER?

• Após coletados os dados nada pode ser feito, apenas é preciso reconhecer a causalidade reversa, discuti-la e de preferência não fazer estudos testando hipóteses quando a priori já se tenha consciência deste problema.

Fatores de Confusão (Confounding Factors)• Confusão é uma situação em que os efeitos de

duas variáveis são difíceis de separar um do outro. É uma mistura de efeitos;

• Um pesquisador tenta mostrar associação de uma exposição com um desfecho, mas na realidade acaba medindo o efeito de um terceiro fator, chamado de “variável de confusão”;

• Para ser considerada como confusão, a variável precisa estar associada com o desfecho, estar associada com a exposição sendo avaliada e não fazer parte da cadeia causal que liga a exposição ao desfecho.– Ex.: idade materna e paridade como causas para

baixo peso ao nascer.

Fatores de Confusão

• A confusão pode ser controlada após a coleta de dados, desde que os mesmos tenham sido coletados de maneira que possibilite tal controle;

• Para detectar confusão deve-se fazer uma análise estratificada pelo fator de confusão, mostrando que os riscos entre os diferentes estratos são similares entre si, mas diferentes do risco bruto;

• Além disso, o referencial teórico é um excelente auxiliar na formulação de suspeitas de confusão.

Detectando Confusão

• Um estudo avaliou em pessoas de alta e baixa renda a influência de ter carro ou não sobre a anemia;

• Na amostra total (ricos + pobres) o RR para ter carro foi 0.2 (ter carro parece proteger contra anemia), mas estratificando por renda o RR entre os pobres e os ricos foi igual a 1;

• A renda é o fator de confusão, na verdade ter dinheiro é que protege contra anemia.

Fatores Mediadores

• São parte da cadeia causal que liga uma exposição a um desfecho, e portanto não podem ser fatores de confusão;

• Estes fatores por si só não levam ao desfecho, mas estão sempre na cadeia causal;– Ex.: a depressão é um fator mediador entre

morar sozinho e o suicídio; a hipertensão é mediadora entre o sedentarismo e a cardiopatia isquêmica.

Erros de Classificação (Misclassification)

• Ocorrem quando sujeitos são alocados equivocadamente nos grupos de estudo.– Ex.: num estudo de casos e controles sobre

dislipidemias em pessoas que não consomem medicamentos contra esse problema, uma pessoa que consumiu ultimamente medicação é equivocadamente classificada como não tendo dislipidemia, quando na realidade ela apresenta este problema porém ele está mascarado pelo uso de remédios.

• O conceito de erro de classificação está atrelado aos conceitos de sensibilidade e especificidade.

Especificidade & Sensibilidade

• Os testes diagnósticos são imperfeitos;• Alguns indivíduos saudáveis podem ser

classificados como doentes (falso positivo) e outros que realmente são doentes podem não ser detectados (falso negativo);

• A acurácia de um procedimento diagnóstico é comumente medida através da:– sensibilidade (proporção de positivos verdadeiros

identificados corretamente) e – especificidade (proporção de negativos verdadeiros

identificados corretamente).

• Para estimar devidamente a sensibilidade e especificidade, é preciso conhecer o estado real do indivíduo ("padrão-ouro“).

Modificadores de Efeito

• Quando o efeito de uma exposição sobre um desfecho varia conforme o nível de uma terceira variável, diz-se que há modificação de efeito. – Exemplo: a falta de aleitamento materno é um

forte fator de risco (RR = 23) para a morte por diarréia em crianças com menos de 2 meses. Para crianças com idades entre 2 e 12 meses, a falta de leite continua sendo um fator de risco, porém representando um risco bem menor (RR = 5). A idade, portanto, modifica o efeito do aleitamento.

INTERAÇÃO

• É uma modificação de efeito;

• Interagir não é apenas “agir ao mesmo tempo”, interagir é aumentar o poder de determinado fator em causar uma doença. O efeito dos dois fatores juntos é maior do que se somássemos o efeito dos dois separados.– Ex.: para determinada doença, o fumo representa

um risco de 2; para a mesma doença, o álcool representa um risco de 3; caso a pessoa fume e beba, o risco dela não será apenas 5, mas algo acima de 6.